Neste trabalho foram estudadas algumas formas de relação entre séries temporais multivariadas. Discutiu-se, inicialmente, a função de coerência, uma função análoga a função de correlação(que é dada no domínio do tempo) calculada no domínio da freqüência. Foram estudadas também as funções de coerência parcial e coerência parcial direcionada. A função de coerência parcial mede a relação entre duas componentes de uma série multivariada, isolados os efeitos de outra série. Em linhas gerais, a Coerência Parcial Direcionada pode ser interpredata como a decomposição da coerência parcial a partir de modelos autoregressivos multivariados. Esse conceito pode ser interpretado como uma representação do conceito de causalidade de Granger no domínio da freqüência. Finalmente, foram aplicadas as funções acima em dois conjuntos de dados: um modelo VAR(1) trivariado simulado e dados de medições de eletroencefalograma. / In this work we studied relationships between multivariate time series. We discussed the coherence function, a function similar to the correlation function(calculated in time domain) in frequency domain. Next, we discussed partial coherence and partial directed coherence. The partial coherence measures the relationship between two components of a multivariate time series, after removing the influence of another time series. Generally, the partial directed coherence can be interpreted as the decompositioin of the partial coherence from multivariate autoregressive models. We can interpret this function as a representation of the Granger causality concept in frequency domain. Finally, we applied these concepts in two situations: a simulated VAR(1) model and an electroencefalogram database.

Esta dissertação descreve a aplicação do KIII, um modelo de rede neural biologicamente mais plausível, para a previsão de séries temporais econômicas. Os conjuntos K são modelos conexionistas baseados em populações de neurônios e foram usados em muitas aplicações de aprendizado de máquina, incluindo previsões de séries temporais. Nesta dissertação, este método foi aplicado ao IPCA, um índice de preços ao consumidor brasileiro pesquisado pelo IBGE em 13 regiões metropolitanas. Os valores abrangem o período de agosto de 1994 a junho de 2017. Os experimentos foram realizados utilizando quatro modelos não-paramétricos (KIII, kNN contínuo, RNAs clássicas e SVM) e seis métodos paramétricos: ARIMA, SARIMA, Médias Móveis, SES, Holt, Holt-Winters Aditivo e Holt-Winters Multiplicativo. A médida estatística RMSE foi utilizada para comparar o desempenho dos métodos. Os conjuntos KIII de Freeman funcionaram bem como um filtro, melhorando o desempenho do método, mas não foram um bom método de previsão, sendo superado, na maior parte dos experimentos, por outros métodos de previsão de séries temporais. Esta dissertação contribui com o uso de modelos não paramétricos para prever a inflação em um país em desenvolvimento. / This thesis describes the application of KIII, a biologically more plausible neural network model, for forecasting economic time series. K-sets are connectionist models based on neural populations and have been used in many machine learning applications, including time series prediction. In this thesis, this method was applied to IPCA, a Brazilian consumer price index surveyed by IBGE in 13 metropolitan areas. The values ranged from August 1994 to June 2017. Experiments were performed using four non-parametric models (KIII, continuous kNN, classical ANN, and SVM) and four parametric methods: ARIMA, SARIMA, Moving Average, SES, Holt, Additive HoltWinters, and Multiplicative HoltWinters. The statistical metric RMSE was used to compare methods performance. Freemans KIII sets worked well as filter, improving method performance, but it was not a good prediction method, and was overcome in most experiments by other time series prediction methods. This thesis contributes with the use of non-parametrics models for forecasting inflation in a developing country.

Esta dissertação tem como objetivo a aplicação de sistemas com arquitetura neuro-fuzzy na predição de funções que geram séries temporais. A arquitetura pesquisada é a Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Esta arquitetura se trata de um Fuzzy Inference Systems (FIS) im- plementado sob o paradigma das redes neurais artificiais. Ao fazer o uso da tecnologia de redes neurais artificiais, o ANFIS possui a capacidade de apren- dizagem dos dados do ambiente no qual está inserido. Da mesma forma, por implementar um FIS, o ANFIS agrega também a competência de processamento linguístico. Logo, o ANFIS pode ser categorizado como um sistema híbrido. Ao longo dos capítulos estão expostos alguns conceitos e fundamentos da Teoria Fuzzy, assim como das redes neurais artificiais e sistemas híbridos. Ao final do trabalho são realizadas algumas discussões, análises e conclusões, as quais permitem a possibilidade de futuras aplicações e extensão deste. / This master dissertation has as main objetive applies systems of neuro-fuzzy architecture for functions prediction in serie times. The architecture carried out is the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). This architecture is a kind of Fuzzy Inference Systems (FIS) implemen- tation under a paradigm of arti¯cial neural networks. Making use of technology of arti¯cial neural networks, the ANFIS has the capacity of learning with environ- ment data that inserted on. As the same, the ANFIS had been implemented to be a FIS. Then it can process simbolic variables. So, an ANFIS can be described like a hibrid system. All over the chapters are showed some concepts and fundaments of Fuzzy theory, arti¯cial neural networks and hidrid systems. The purpose of the tests the ANFIS, it were been made from a logistic function and a Mackey-Glass function. This tests were against with an estimation function made by MLP net. At the end of the work are some discussions, analyses and conclusions that allows futures possibilites of applications and extensions of this work.

As condições climáticas de determinada região são de importância estratégica para o planejamento agrícola. No entanto, é comum localidades distantes de alguma estação meteorológica. O presente mestrado teve o intuito de propor um modelo para estimar valores de temperatura média diária e precipitação diária em localidades sem informação meteorológica. Os dados climáticos foram obtidos do Instituto Nacional de Meteorologia Agrícola (INMET) e da Agência Nacional de Águas (ANA). Estimaram-se equações para dados diários através da regressão linear múltiplas entre as variáveis temperatura média (Tm) versus altitude, latitude e longitude, desvio padrão da temperatura (T) versus altitude, latitude e longitude, precipitação média (Pm) versus altitude, latitude e longitude, Precipitação mínima (Pmin) versus altitude, latitude e longitude, precipitação máxima (Pmáx) versus altitude, latitude e longitude, desvio padrão da chuva (P) versus altitude, latitude e longitude, probabilidade de não chover (P) versus altitude, latitude e longitude, correlação da temperatura T) e precipitação P) com o dia anterior versus altitude, latitude e longitude para cada dia do ano e verificou-se a significância a 5% de probabilidade. Dessa forma, qualquer localidade passou a ter os parâmetros necessários para a gerar séries sintéticas, assumindo o processo multivariado contínuo. Para a criação da série sintética de temperatura usou-se Tm, T, T, os parâmetros usados na criação da série de precipitação foram Pmin, Pmáx, Pm, P e P. Foram geradas séries de 100 anos em 507 localidades para Temperatura média diária e mensal, além de Precipitação média diária e mensal. A capacidade de armazenamento de água (CAD) foi estimada em todas as localidades através de modelos de pedotransferência. Os teores de argila, silte, areia e matéria orgânica do solo usados na pedotransferência foram obtidos do levantamento de solo RADAM e interpolados através da geoestatística. Em todas as localidades foi feito o balanço hídrico pelo método de Tornthwaite com os respectivos valores estimados de temperatura e precipitação, além da CAD específica da localidade. A validação do modelo gerador de séries sintéticas foi feita utilizando índices de correlação entre valores observados e estimados. Usou-se a ERP (erro relativo padrão), o coeficiente de correlação linear (r2), o índice de concordância (d) e o produto entre o coeficiente de correlação e o índice de concordância, chamado de índice de confiança (c). Obteve-se índices de confiança baixos para a estimativa de temperatura média diária e muito baixos para a precipitação média diária. No entanto, o modelo teve bom desempenho para dados mensais, obtendo índices boa correlação linear e concordância para temperatura e precipitação. / The climatic conditions of any region could be of the extreme importance to the strategic analysis of agricultural planning. However, it\'s common fields that are far away from any meteorological station. This mastership proposes a model to estimate values of daily temperature and rainfall. The climatic data was collected from National Meteorological Agriculture Institute (INMET) and from National Water Agency (ANA). The equation made with linear multiple regression for daily data among the parameters average of temperature (Tm) versus altitude, latitude and longitude, standard deviation of temperature (T) versus altitude, latitude and longitude, average of rainfall (Pm) versus altitude, latitude and longitude, minimal rainfall (Pmin) versus altitude, latitude and longitude, maximum rainfall (Pmáx) versus altitude, latitude and longitude, standard deviation of rain (P) versus altitude, latitude and longitude, probability of not rain (P) versus altitude, latitude and longitude, correlation of temperature (T) and precipitation (P) between two consecutive days versus altitude, latitude and longitude. The analysis of significance was done with 5% of probability. Any location could obtain the parameters to generate synthetic series, using a multivariated continuous process. It was used Tm, T, T to create the synthetic series of temperature, the parameters used to create de synthetic series of rainfall were Pmin, Pmáx, Pm, P e P. 100 synthetic series were created in 507 locations for daily and monthly temperature and rainfall. The soil water capacity was estimated for all locations using a pedotransfer model. The percentage of clay, silt, sand and organic matter were obtained on the Soil Survey RADAM and interpolated by geoestatiscal analysis. All locations had the water balance done by Thornthwaite method with its respective estimated value of temperature and rainfall, using the specific soil water capacity of the location. The model validation of synthetic series generator was done using correlations index between observed and estimated values. Was used the relative pattern error (ERP), linear correlation (r2), concordance index (d) and the product of the last both index called reliable index (c). The reliable index obtained for daily temperature and rainfall was very low. However, the model had a good efficiency for monthly temperature and rainfall.

Neste trabalho primeiramente apresentamos um modelo para uma sequência estacionária de valores inteiros (processo de contagem) autoregressivo de ordem p (INAR(p)). Depois disso, mos- traremos uma extensão desse processo, chamado modelo autoregressivo inteiro com coeficientes aleatórios (RCINAR(p)) . Para ambos os modelos, apresentamos suas propriedades assim como diferentes métodos de estimação de seus parâmetros. Os resultados da simulação e comparação dos estimadores são mostrados. Finalmente os modelos são aplicados em dois conjuntos de dados reais: Número mensal de empresas em falência; Número mensal de consultas no bureau de crédito. / At this work we first present a model for stationary sequence of integer-valued random variables (counting process) referred to as the integer-valued autoregressive of order p (INAR(p)) process. Af- ter this we show an extension of this process, called random coefficient integer-valued autoregressive process (RCINAR(p)). For both models we present its properties as well as different methods of estimation of its parameters. Simulation results and the comparison of the estimators are reported. Finally the models are applied to two real data sets: monthly number of companies with bankruptcy; monthly number of enquiries in credit bureau.

Os avanços nas técnicas de neuroimagem, principalmente com o de- senvolvimento da ressonância magnética funcional (RMf), vem possibilitando um melhor compreendimento dos processos e mecanismos cerebrais. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo de conectividade dinâmico entre diversas áreas cerebrais útilzando dados de RMf. A modelagem dinâmica do fluxo de informação é realizada com a estimação dos parâmetros de um modelo autoregressivo multivariado com coeficientes variandos no tempo, baseado na projeçã o de funções em bases de ondaletas. Dessa forma, um método para estimação e a derivação de suas propriedades assintóticas são apresentados. Diversos conjuntos de simulações computacionais são realizados visando a avaliação do desempenho do método proposto. Por fim, são apresentadas aplicações do modelo de conectividade variante no tempo em dados de ressonância magnética funcional. / Advances in neuroimage technologies, mainly with the development of functional magnetic resonance imaging (fMRI), improve the comprehension of brain processes and mechanisms. The main goal of this work is the development of a time-varying connectivity model between many brain areas using fMRI datasets. The dynamic modelling of the information flow is related to the parameters estimation of a time-varying multivariate autoregressive process, based on functions projection in wavelet basis. We propose an estimation procedure and present its asymptotic properties. Computational simulations were performed focusing the evaluation of the proposed approach. Further, applications of these methodologies to real functional magnetic resonance datasets are presented.

O objetivo deste trabalho é comparar as estruturas de vizinhanças espaciais ou matrizes de pesos espaciais da classe de modelos autorregressivos e de médias móveis espaço-temporais (STARMA). O modelo STARMA é empregado para descrever dados de séries temporais espacialmente localizados, ele é caracterizado pela dependência linear defasada tanto no espaço quanto no tempo. Foram realizadas simulações utilizando vários modelos de covariância espaço-temporal para comparar diferentes estruturas de construção da matriz de pesos espaciais com a finalidade de identificar a melhor matriz. As matrizes espaciais com pesos exponenciais apresentaram os melhores desempenhos de ajuste dos modelos STAR; e mostram uma estabilidade em relação à medida de ajuste. Por fim para ilustração, será ajustado um modelo STARMA para um conjunto de dados mensais do índice FIPEZAP de preço imobiliário de venda para apartamentos de dois dormitórios de seis cidades metropolitanas de São Paulo. / The objective of this work is to compare spatial neighborhoods structures, or the same as spatial weights matrices of the class of space-time autoregressive and moving average models STARMA. The STARMA model is used to describe spatially localized time series datas, it is characterized by the linear dependence lagged both in space and time. Simulations were performed using several space-time covariance models to compare different structures of construction of the weight matrix with the purpose of identifying the best matrix. The spatial matrices with exponential weights presented the best adjustment performances of the STAR models ans showed a stability in relation to the adjustment measure. Finally, for illustration, a STARMA model will be adjusted for a set of monthly data of the FIPEZAP real estate price index for two bedroom apartments in six metropolitan cities of São Paulo.

A cana-de-açúcar é uma realidade no papel de rentabilidade global e recurso energético capaz de auxiliar a economia de combustíveis fósseis, e nas novas diretrizes do desenvolvimento sócio-econômico com maior sustentabilidade. O Estado de São Paulo se apresenta como região de grande potencial para atender a demanda de canade- açúcar no que tange a produção de açúcar, etanol e energia, dada sua tradição no setor sucroalcooleiro, sua estrutura econômica, as tecnologias disponíveis e a infraestrutura adequada. O objetivo do presente trabalho foi mapear a eficiência produtiva ao longo de 16 safras agrícolas, analisando a importância relativa do clima e do solo e inferindo sobre os aspectos socioeconômicos e conjunturais que interferem na composição da eficiência de produção de cana-de-açúcar e na sua variabilidade espaço-temporal. O conceito de eficiência de produção agrícola foi derivado a partir da termodinâmica para gerar um indicador para a avaliação do desempenho de sistemas de produção agrícola em escala local ou regional e quantificar como fatores determinantes interferem no sistema de produção. Em termodinâmica, eficiência de um processo é dada pela razão entre a energia obtida e o total utilizado para consecução do processo. Para estabelecer a relação com sistemas agrícolas, admitiu-se que a energia disponível pode ser dada pela produtividade atingível estimada por modelos de simulação, enquanto que a produtividade observada representaria a energia efetivamente utilizada no processo. Utilizou-se o Método das Zonas Agroecológicas da FAO para se determinar a produtividade potencial, ajustando-a em função do estresse hídrico pelo método de Jensen e do tipo de solo em função do conceito de ambiente de produção proposto por Prado. Antes da sua aplicação, o modelo foi parametrizado e validado em comparação com dados de campo. Os dados do IBGE foram tomados como produtividade observada, para avaliar a eficiência da produção de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, analisando a sua correlação como alguns fatores do meio físico podem influenciar sobre ela. Foi possível observar que os elementos climáticos explicaram 43% da variabilidade da eficiência da produção agrícola de cana-de-açúcar. Analisando os valores médios das 16 safras, obteve-se que os seguintes elementos climáticos afetam a eficiência de produção agrícola, em ordem de importância: radiação solar, deficiência hídrica, temperatura máxima, precipitação e temperatura mínima. Com relação ao solo observou-se que explica 15% da variabilidade da eficiência de produção de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, na média de todas as safras. Analisando a variação temporal dessa correlação, notou-se uma alteração no padrão de correlação a partir da safra 2001/2002, provavelmente por causa da expansão da cultura para a região oeste do Estado no período subseqüente. O consumo de fertilizantes foi utilizado para subsidiar algumas inferências feitas nesse contexto. Em média, 42% da variabilidade da eficiência da produção de cana-de-açúcar foram explicadas por outros fatores, além do clima e do solo, inferindo-se a partir disso que aspectos socioeconômicos e conjunturais têm grande influência sobre a composição da eficiência 10 de produção de cana-de-açúcar, notadamente os preços pagos pelos derivados da cana-de-açúcar e a demanda pelo etanol no mercado interno. / The sugarcane is an important resource for food and energy production with scale to help the economy of fossil fuels and the development of new guidelines for socio-economic development in sustainable basis. The State of São Paulo is a region of great potential to meet the sugarcane demand in terms of sugar, ethanol and energy, since it has a long tradition related to this sector, its economic structure, the available technology and enough infrastructures. The objective of this study was mapping crop efficiency over 16 growing seasons, examining the relative importance of climate and soil and inferring on the socio-economic aspects interfering in the composition of the sugarcane crop efficiency and its spatial and temporal variability. The concept of crop efficiency was derived from the thermodynamics to generate an indicator for evaluating the performance of agricultural production systems in local or regional scale, and measure how factors affect the production system. In thermodynamics, efficiency of a process is given by the ratio between the total energy available and the amount of energy effectively used to achieve the process. To establish the relationship with agricultural systems, acknowledged that the available energy could be estimated by the attainable yield given by simulation models based on environmental variables, while the observed yield could represent the energy effectively used in the process. The method of Agroecological Zones of the FAO was applied to determine the potential yield, adjusting it according to water stress by the Jensen method and the soil constraints according to the concept of the production environment proposed by Prado. Before its implementation, the model was parameterized and validated by comparison with field data. Here, the IBGE\'s data were taken as observed yield, so then to assess the crop efficiency of sugarcane in the State of São Paulo, analyzing the factors influencing on it. It was observed that the climatic factors explained 43% of the variability of crop efficiency of sugarcane, based on the analysis of the average values from 16 growing seasons. Regarding this point, it was obtained that the following weather elements affect the efficiency of agricultural production, in order of importance: solar radiation, water deficit, maximum temperature, precipitation, and minimum temperature. Regarding the soil, it explained 15% of the variability of the sugarcane crop efficiency, also considering the average of all seasons. Analyzing the temporal variation of this correlation, it was noticed a change in the pattern of correlation from the 2001/2002 season, probably because of the crop expansion to the west of the state during the subsequent period. The consumption of fertilizer was used to support some inferences made in this context. On average, 42% of the variability of efficiency of production of sugarcane in the State of São Paulo was explained by other factors, besides the climate and soil. It was inferred that social and economic aspects have great influence on the composition of the crop efficiency of sugarcane, markedly the prices paid for sugarcane product and the ethanol demand in the internal market.

A importância sócio-econômica do agronegócio paulista e a vulnerabilidade agrícola aos eventos atmosféricos evidenciam a necessidade da constante investigação da dinâmica climática do Estado de São Paulo. Dessa forma, o objetivo do trabalho foi realizar a descrição estatística de séries temporais de precipitação pluvial (PRE), temperatura do ar máxima (Tmax) e mínima (Tmin) do Estado de São Paulo, determinando as respectivas probabilidades de ocorrência, possíveis periodicidades, tendências e variações climáticas. O estudo considerou as escalas anual, mensal e absoluta. Essa última refere-se ao maior e menor valor diário de temperatura do ar (Tmaxabs e Tminabs, respectivamente) e ao maior total de precipitação pluvial (Preabs) ocorrido ao longo de um dia dentro de cada agrupamento anual. Análises estatísticas de séries temporais, métodos paramétricos e não paramétricos foram aplicados a dados meteorológicos de nove localidades. Considerando as escalas mensal e anual, nas séries de Tmin foram detectados os indícios mais significativos de tendências de elevação temporal. Essas alterações foram mais severas nas localidades de Campinas, Cordeirópolis, Ribeirão Preto e, especialmente, Ubatuba. Nas séries de Monte Alegre do Sul e Pindorama tais indícios são observados de forma pouco significativa. Mesmo após a adoção de um período comum de análise (1948 a 2007) não foi possível estabelecer uma concomitância/significância na variabilidade temporal das séries de Tmin analisadas. Essa incoerência espacial indica provável influência de forçantes de escala local na variabilidade temporal desses dados de temperatura pertencentes ao Estado de São Paulo. As alterações observadas nas séries de Tmax são, de forma geral, inferiores às observadas nos dados de Tmin. A principal característica das séries de PRE é a elevada variabilidade temporal de seus dados. Para esse elemento meteorológico foram verificados, nas localidades situadas fora da faixa litorânea, deslocamentos à direita das curvas de probabilidades associadas aos anos mais recentes. Essa elevação no regime de PRE deve-se especialmente ao mês de maio. Nos dados de PRE, relativos à localidade de Ubatuba, foram observadas características opostas às verificadas nas demais séries do estudo com deslocamento a esquerda das curvas de probabilidade relativas aos últimos 36 anos. Na escala de valores absolutos, foram verificadas tendências de elevação apenas nas séries de precipitação máxima absoluta da localidade de Pindorama e de temperatura mínima absoluta de Ubatuba. Nenhuma das três variáveis evidenciou marcantes periodicidades em suas séries temporais. Contudo os maiores picos do espectro de potência local da ondaleta, relativos aos dados mensais e absolutos de Tmax, coincidem com os eventos de seca mais severos já registrados na literatura científica do Estado. A não concomitância dos picos de variância dos dados de temperatura máxima e mínima, aliada às diferentes variabilidades observadas nessas séries temporais, nas distintas localidades utilizadas, permite inferir que os extremos superiores e inferiores desse elemento meteorológico são influenciados de forma diferenciada pelas forçantes moduladoras do clima do Estado de São Paulo. / The socio-economic relevance of São Paulo State agribusiness, and the vulnerability of agriculture atmospheric events indicate the need for constant study of the dynamics of the climate system of the State of São Paulo, Brazil. The propose of this work was to study the statistics of time series of rainfall (PRE), maximum air temperature (Tmax), and minimum air temperature (Tmin) of the State of São Paulo. The probability of occurrence of these data and presences of periodicity, trends, and climate variations, on the time series, were investigated. The study was carried out considering annual, monthly, and absolute time scales. This last scale refers to the largest and to the smallest air temperature daily value, observed each year, (Tmaxabs and Tminabs, respectively). The absolute time scale also refers to the largest daily rainfall amount, observed each year (Preabs). Time series analysis, parametric and non parametric methods were applied to PRE, Tmax and Tmin data of nine weather stations. The highest significance levels of increasing trends were detected in both annual and monthly Tmin series. These climate alterations were more severe in the regions of Campinas, Cordeirópolis, Ribeirão Preto and, especially, Ubatuba (coastal region of the state). For Tmin series from Monte Alegre do Sul and Pindorama, trends were mostly statistically non significant. In spite of adopting the same period of analysis, 1948 to 2007, it was not possible to find a concomitance/similarity in the temporal variability of Tmin analyzed series. This spatial incoherence indicates the presence of important local forcing on air temperature data. The climate alterations observed in Tmax series was, in general, much less significant than those observed in Tmin series. The most important feature of the PRE series is the high temporal variability. For the weather stations in the mainland, it was verified shifts to the right in the PRE probabilities distributions associated with the most recent years. This temporal increase on rainfall amounts is mainly observed in May. For the Ubatuba PRE series, shifts to the left, in the probabilities distributions associated with the last 36 years, were found. For the absolute time scale, increasing trends were detected only in Pindorama Preabs time series and Ubatuba Tmin time series. No important periodicity was found in any of the analyzed time series. However, the local wavelet power spectrum (WPS) higher peaks, for monthly and absolute Tmax series, are concomitant with the most severe drought event described in scientific literature of the State of São Paulo. The non coincidence of the Tmax and Tmin WPS peaks, associated with the different temporal variability of those series, allows us to infer that those variables are influenced at a different way by the climate forcing that modulates the climate system of the State of São Paulo.

Neste trabalho, desenvolveu-se um novo método para a detecção e classificação dos distúrbios que afetam a qualidade de energia elétrica em sistemas elétricos industriais na presença de fornos elétricos a arco. Durante o processo de fusão dos fornos elétricos a arco, ocorrem diversos eventos que afetam o sistema elétrico ao qual estão inseridos, tendo como características: forma de onda do sinal de corrente altamente desequilibradas e com grande distorção devido aos harmônicos, efeitos de cintilação; bem como afundamento e elevação nos sinais de tensão. O método ora proposto foi aplicado a sinais reais, permitindo a detecção e classificação dos distúrbios múltiplos na forma de onda do sinal de tensão, proveniente da operação dos fornos elétricos a arco. Para tal, foi usada como base do algoritmo, uma técnica baseada na Transformada Wavelet, aplicada aos sinais não-estacionários de uma instalação industrial com três fornos elétricos a arco. / A new method for the detection and classification of the disturbances that affect the electric power quality in industrial electric systems with electric arc furnaces was developed in this work. During the fusion process of the electric arc furnaces, may occur several events that affect the electric system to which it is inserted may occur, having as characteristic: waveform of the signal of current highly unbalanced and with great distortion due to the harmonic, scintillation effects; as well as sag and swell in the voltage signals.The method proposed was applied to real signals, allowing the detection and classification of the multiple disturbances in the waveform of the voltage signal originating from the operation of the electric arc furnace. For this purpose, a technique based on Wavelet Transform will be used and applied to the not-stationary signals of an industrial installation with three electric arc furnaces.